Область практического применения ИнтелСистем.

1-представление знаний «разработанных систем, основанных на знаниях». Это основа развития ИИ, связано с разработкой модели представления знаний, создания баз знаний, образующих ядро экспертных систем. 2 – игры и творчество. Это традиционное направление ИИ. 3 – Разработка естественных звуковых интерфейсов и перевод. Используется модель включающая анализ и синтез естеств языковых сообщений состоящих из нескольких блоков: морфол анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, прогматический анализ. 4 – распознование образов. Для каждого объекта ставится в соответствие матрица признаков, в которой идет распознование. 5 – новые архитектуры компьютеров. Разрабатываются новые аппаратные решения и аржетектуры, направленные на обработку различных данных. 6 – интеллектуальные роботы. Это электромех устроыйства для автоматизации части труда. Виды роботов: - роботы с жесткой схемой управления (широко используются в промышленности), -адаптивные роботы с сенсорными устройствами, -самоорганизующие или интеллектуальные роботы.(основные проблемы при создании машинного зрения).

2.

Нечеткие множества. Пусть сущ множество, а Х эл-т множ-ва. Пусть R некоторое св-во. Обычное четкое подмножество А, эл-ты которого удовлетв свойству R, опред как множ-во упоряд пар где Ма(х)-характеристическая фу-я, приним значение 1 если Х удовлетв свойству R и 0 в противном случае. А={Ма(х)/х}. Нечеткое подмножество отличается от обычного тем, что Ма может принять любые значения из [0,1]. Примечание: в нечетких множествах Ма(х) в общем случае может принимать любые значения из интервала. Но любой интервал можно пронормировать приведя его к диапозону [0,1]. Такое множ назыв нормальным. По умолчанию они такими и считаются. Пусть Е={х1,х2,х3,х4} то Ма(х1)=0,3 Ма(х2)=0,1 Ма(х3)=0,9 Ма(х1)=0,9. А={0,3/х1 0,1/х2 0,9/х3 0,9/х4}. Для разных значений функция принадлежности может быть одинаковая. Нечеткое множ может быть заданным и в аналитическом виде Мбольшой(n)=1-1/(1+(n/10)²). Операции над нечет множе. Пусть А и В нечеткие на множестве Е. Говорят что А содержится в В, если для любого Х в Е Ма(х)<=Мв(х). А=В если Ма(х) =Мв(х). А и В дополняют друг друга если Ма(х)=-Мв(х)+1, В=А^---. Пересечение Аи В если Маив = min {Ma(x),Mb(x)}. Объединение если Мав=мах {Ma(x),Mb(x)}. Разность если Мав= min {Ma(x),1-Mb(x)}. ГЕОМ интерпрет. Рис показывают, что не всегда результат операций четкой логики совпадает с результатом нечеткой логики. Для большинства случаев для нечет множеств характерны свойства обычной логики.

3.

Нечеткая и лингвистическая переменные. Нечеткие числа. Целесообразность применения систем нечеткой логики

Нечеткая переменная характеризуется α, Х, А. Где α – наименование переменной, Х – универсальное множество, А –нечеткое множество на Х, описывающее функцию принадлежности. Лингвистическая переменная представляет собой набор β, Т, Х,G, Н где β – наименов лингв переменной, Т-множество ее значений, представл собой наименование нечетких переменных. G – семантическая процедура, позволяющая оперировать эл-ми множества, в частности генерировать новые термы. Н – семантическая процедура, которая превращает каждое новое значение ЛП, образуемое процедурой G в нечеткую переменную. Нечеткое число –неч переменная определенная на числовой оси.

ЦЕЛЕСООБРАЗНО применять в случаях: 1-для сложных процессов, когда нет простой математ модели. 2 – если експертыне знания об объекте можно сформировать только в лингвистической форме. НЕЦЕЛЕСООБРАЗНО: 1 – когда требуемый результат может быть получен каким-то другим стандартным путем. 2 –когда для объекта или процесса найдена адекватная или легко исследуемая мат модель. НЕДОСТАТКИ – исх набор нечетких правил формируется экспертом-человеком и может оказаться противоречивым. Вид функции принадлежности и кол-во входов и выходов так же выбирается субъективно

4.

Нечеткие отношения. Пусть Е=Е1*Е2*Е3*….*Еn – это прямое произведение нечетких множеств. М=[0.1] – некоторое множество принадлежности. Нечеткое n-арное отношение опред как нечеткое подмножество R на Е, принимающее свои значения в М. Композиция (свертка) двух нечетких отношений. Пусть R1 нечеткое отношение (x*y) ---[0.1]. R2 нечеткое отношение (x*z) ---[0.1]. Неч отнош между x z, обознач R1 °R2 опред выраж М r1°r2(x,z)= max [Mr1(x,y)minMr2(y,z)] – наз макси-минной композ.

Алгоритм Larsen.

Здесь нечеткая импликация моделируется с использованием оператора умножения.

1.Первый этап как в алгоритмеMamdani.

2.Здесь, как в алгоритмеMamdani, вначале находятся значения a₁=А₁(х₀)ÙВ₁(у₀), a₂=А₂(х₀)ÙВ₂(у₀), а затем – частные нечеткие подмножества a₁С₁(z) и a₂С₂(z).

3.Находится итоговое нечеткое подмножество с функцией принадлежности m_S(z)=C(z)= (a₁С₁(z))Ú(a₂С₂(z)). В общем случае n правил m_S(z)=C(z)=V(a_iС_i(z)).

4.При необходимости поизводится приведение к четкости (как в ранее приведенных алгоритмах).

 

5.